# 面向对象高级编程
# 1. 使用__slots__
# 正常情况下，当我们定义了一个class，创建了一个class的实例后，我们可以给该实例绑定任何属性和方法，这就是动态语言的灵活性。
class Student(object):
    pass


s = Student()
s.name = 'ljy'
print(s.name)


def set_age(self, age):
    self.age = age


from types import MethodType

s.set_age = MethodType(set_age, s)
s.set_age(23)
print(s.age)


# 但是，给一个实例绑定的方法，对另一个实例是不起作用的：
# 为了给所有实例都绑定方法，可以给class绑定方法：
def set_name(self, name):
    self.name = name


Student.set_name = set_name

s.set_name('jinyang')
print(s.name)
s1 = Student()
s1.set_name('abc')
print(s1.name)


# 动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能，这在静态语言中很难实现
# 但是，如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许对Student实例添加name和age属性。
# 为了达到限制的目的，Python允许在定义class的时候，定义一个特殊的__slots__变量，来限制该class实例能添加的属性：
class Student2(object):
    __slots__ = ('name', 'age')  # 用tuple定义允许绑定的属性名称


s2 = Student2()
s2.name = 'qwer'
s2.age = 121
print(s2.name)
print(s2.age)
try:
    s2.sex = 'man'
except AttributeError as e:
    print(e)


# 使用__slots__要注意，__slots__定义的属性仅对当前类实例起作用，对继承的子类是不起作用的：
# 除非在子类中也定义__slots__，这样，子类实例允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__
class GraduateStudent(Student2):
    pass


g = GraduateStudent()
g.sex = 'man'
print(g.sex)


# 2. 使用@property
# 在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数
# 于是有了下面的setter，getter方法
class Student3(object):

    def get_score(self):
        return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value


s3 = Student3()
s3.set_score(98)
print(s3.get_score())


# 但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单
# Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的
class Student4(object):
    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value


s4 = Student4()
s4.score = 99
print(s4.score)


# 还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：
class Student5(object):

    @property
    def birth(self):
        return self._birth

    @birth.setter
    def birth(self, value):
        self._birth = value

    @property
    def age(self):
        return 2015 - self._birth


# @property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。


# 3. 多重继承
# 通过多重继承，一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能。
class Animal(object):
    pass


class Runnable(object):
    def run(self):
        print('running...')


class Flyable(object):
    def fly(self):
        print('flying...')


class Dog(Animal, Runnable):
    pass


class Bat(Animal, Flyable):
    pass


class Chicken(Animal, Runnable, Flyable):
    pass


# MixIn
# 在设计类的继承关系时，通常，主线都是单一继承下来的，例如，Ostrich继承自Bird。
# 但是，如果需要“混入”额外的功能，通过多重继承就可以实现，
# 比如，让Ostrich除了继承自Bird外，再同时继承Runnable。这种设计通常称之为MixIn。
# MixIn的目的就是给一个类增加多个功能，这样，在设计类的时候，我们优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能，
# 而不是设计多层次的复杂的继承关系
# 只允许单一继承的语言（如Java）不能使用MixIn的设计。(但是我们java有接口啊，哼

# 4. 定制类
# __slots__我们已经知道怎么用了，__len__()方法我们也知道是为了能让class作用于len()函数。
# 除此之外，Python的class中还有许多这样有特殊用途的函数，可以帮助我们定制类。
# __str__：(就相当于java的toString()方法)
class Student6(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return 'Student object(name:%s)' % self.name


print(Student())
s6 = Student6('dududu')
print(s6)


# __repr__()
# __str__()返回用户看到的字符串，而__repr__()返回程序开发者看到的字符串，也就是说，__repr__()是为调试服务的。
# 解决办法是再定义一个__repr__()。但是通常__str__()和__repr__()代码都是一样的，所以，有个偷懒的写法：
class Student7(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __str__(self):
        return 'Student object(name:%s)' % self.name

    __repr__ = __str__


s7 = Student7('dududu')


# __iter__
# 如果一个类想被用于for ... in循环，类似list或tuple那样，就必须实现一个__iter__()方法，该方法返回一个迭代对象，然后，Python的for循环就会不断调用该迭代对象的__next__()方法拿到循环的下一个值，直到遇到StopIteration错误时退出循环。
# 我们以斐波那契数列为例，写一个Fib类，可以作用于for循环：
class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1  # 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):
        return self  # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  # 计算下一个值
        if self.a > 100000:  # 退出循环的条件
            raise StopIteration()
        return self.a  # 返回下一个值

        # __getitem__
        # Fib实例虽然能作用于for循环，看起来和list有点像，但是，把它当成list来使用还是不行,
        # 要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem__()方法
        # def __getitem__(self, n):
        #     a, b = 1, 1
        #     for x in range(n):
        #         a, b = b, a + b
        #     return a

    # 但是list有个神奇的切片方法：
    # >>> list(range(100))[5:10]
    # [5, 6, 7, 8, 9]
    def __getitem__(self, n):
        if isinstance(n, int):  # n是索引
            a, b = 1, 1
            for x in range(n):
                a, b = b, a + b
            return a
        if isinstance(n, slice):  # n是切片
            start = n.start
            stop = n.stop
            if start is None:
                start = 0
            a, b = 1, 1
            L = []
            for x in range(stop):
                if x >= start:
                    L.append(a)
                a, b = b, a + b
            return L


for n in Fib():
    print(n)

f = Fib()
print(f[0])
print(f[1])
print(f[2])
print(f[3])

print(f[:6])
print(f[2:6])


# __getattr__
# 正常情况下，当我们调用类的方法或属性时，如果不存在，就会报错。
# 错误信息很清楚地告诉我们，没有找到score这个attribute。
# 要避免这个错误，除了可以加上一个score属性外，Python还有另一个机制，那就是写一个__getattr__()方法，动态返回一个属性。
class Student8(object):

    def __init__(self):
        self.name = 'Michael'

    def __getattr__(self, attr):
        if attr == 'score':
            return 99


# 要让class只响应特定的几个属性，我们就要按照约定，抛出AttributeError的错误：
#        raise AttributeError('\'Student\' object has no attribute \'%s\'' % attr)

s8 = Student8()
print(s8.name)
print(s8.score)
print(s8.age)


# 这种完全动态调用的特性有什么实际作用呢？作用就是，可以针对完全动态的情况作调用。
# 举个例子：
# 现在很多网站都搞REST API，比如新浪微博、豆瓣啥的，调用API的URL类似：
# http://api.server/user/friends
# http://api.server/user/timeline/list
# 如果要写SDK，给每个URL对应的API都写一个方法，那得累死，而且，API一旦改动，SDK也要改。
# 利用完全动态的__getattr__，我们可以写出一个链式调用
class Chain(object):

    def __init__(self, path=''):
        self._path = path

    def __getattr__(self, path):
        return Chain('%s/%s' % (self._path, path))

    def __str__(self):
        return self._path

    __repr__ = __str__


print(Chain().status.user.timeline.list)


# 输出结果：/status/user/timeline/list


# __call__
# 一个对象实例可以有自己的属性和方法，当我们调用实例方法时，我们用instance.method()来调用。能不能直接在实例本身上调用呢？在Python中，答案是肯定的。
# 任何类，只需要定义一个__call__()方法，就可以直接对实例进行调用。
class Student9(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __call__(self):
        print('My name is %s.' % self.name)


s9 = Student9('ljy')
s9()
# __call__()还可以定义参数。对实例进行直接调用就好比对一个函数进行调用一样，所以你完全可以把对象看成函数，把函数看成对象，因为这两者之间本来就没啥根本的区别。
# 如果你把对象看成函数，那么函数本身其实也可以在运行期动态创建出来，因为类的实例都是运行期创建出来的，这么一来，我们就模糊了对象和函数的界限。
# 那么，怎么判断一个变量是对象还是函数呢？其实，更多的时候，我们需要判断一个对象是否能被调用，能被调用的对象就是一个Callable对象
print(callable(s8))
print(callable(s9))
print(callable(abs))
print(callable('abc'))
# 通过callable()函数，我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象。


# 5. 使用枚举类：
# 当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：
JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
# 好处是简单，缺点是类型是int，并且仍然是变量
# 更好的方法是为这样的枚举类型定义一个class类型，然后，每个常量都是class的一个唯一实例。Python提供了Enum类来实现这个功能：
from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))
print(Month.Jan)
for name, member in Month.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)
# value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。
# 如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：
from enum import Enum, unique


@unique
class Weekday(Enum):
    Sun = 0  # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6


for name, member in Weekday.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)
day1 = Weekday.Mon
print(day1)
print(Weekday['Tue'])
print(Weekday.Tue.value)
print(day1 == Weekday.Mon)
print(day1 == Weekday.Tue)
print(Weekday(1))


# 6. 使用元类
# type()
# 动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的
class Hello(object):
    def hello(self, name='world'):
        print('Hello, %s.' % name)


# 当Python解释器载入hello模块时，就会依次执行该模块的所有语句，执行结果就是动态创建出一个Hello的class对象
from basic_demo.demo07 import Hello

h = Hello()
h.hello()
print(type(Hello))
print(type(h))


# type()函数可以查看一个类型或变量的类型，Hello是一个class，它的类型就是type，而h是一个实例，它的类型就是class Hello
# 我们说class的定义是运行时动态创建的，而创建class的方法就是使用type()函数。
# type()函数既可以返回一个对象的类型，又可以创建出新的类型，比如，我们可以通过type()函数创建出Hello类，而无需通过class Hello(object)...的定义

def fn(self, name='world'):
    print('Hello,%s' % name)


# 要创建一个class对象，type()函数依次传入3个参数：
# class的名称；
# 继承的父类集合，注意Python支持多重继承，如果只有一个父类，别忘了tuple的单元素写法；
# class的方法名称与函数绑定，这里我们把函数fn绑定到方法名hello上。
Hello2 = type('Hello2', (object,), dict(hello=fn))
h2 = Hello2()
h2.hello()
print(Hello2)
print(h2)


# 正常情况下，我们都用class Xxx...来定义类，但是，type()函数也允许我们动态创建出类来，也就是说，
# 动态语言本身支持运行期动态创建类，这和静态语言有非常大的不同，要在静态语言运行期创建类，必须构造源代码字符串再调用编译器，或者借助一些工具生成字节码实现，本质上都是动态编译，会非常复杂。


# metaclass(元类）
# 除了使用type()动态创建类以外，要控制类的创建行为，还可以使用metaclass。
# 当我们定义了类以后，就可以根据这个类创建出实例，所以：先定义类，然后创建实例。
# 但是如果我们想创建出类呢？那就必须根据metaclass创建出类，所以：先定义metaclass，然后创建类。
# 连接起来就是：先定义metaclass，就可以创建类，最后创建实例。
# 所以，metaclass允许你创建类或者修改类。换句话说，你可以把类看成是metaclass创建出来的“实例”。
# metaclass是Python面向对象里最难理解，也是最难使用的魔术代码。正常情况下，你不会碰到需要使用metaclass的情况，所以，以下内容看不懂也没关系，因为基本上你不会用到。
# 我们先看一个简单的例子，这个metaclass可以给我们自定义的MyList增加一个add方法：
# 定义ListMetaclass，按照默认习惯，metaclass的类名总是以Metaclass结尾，以便清楚地表示这是一个metaclass：
# metaclass是类的模板，所以必须从`type`类型派生：
# __new__()方法接收到的参数依次是：
#
# 当前准备创建的类的对象；
# 类的名字；
# 类继承的父类集合；
# 类的方法集合。
class ListMetaclass(type):
    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        attrs['add'] = lambda self, value: self.append(value)
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)


class MyList(list, metaclass=ListMetaclass):
    pass


myL = MyList()
myL.add(1)
print(myL)


# 动态修改有什么意义？直接在MyList定义中写上add()方法不是更简单吗？正常情况下，确实应该直接写，通过metaclass修改纯属变态。
# 但是，总会遇到需要通过metaclass修改类定义的。ORM就是一个典型的例子。
# ORM全称“Object Relational Mapping”，即对象-关系映射，就是把关系数据库的一行映射为一个对象，也就是一个类对应一个表，这样，写代码更简单，不用直接操作SQL语句。
# 要编写一个ORM框架，所有的类都只能动态定义，因为只有使用者才能根据表的结构定义出对应的类来。
# 让我们来尝试编写一个ORM框架。
# 编写底层模块的第一步，就是先把调用接口写出来。比如，使用者如果使用这个ORM框架，想定义一个User类来操作对应的数据库表User，我们期待他写出这样的代码：
# class User(Model):
#     # 定义类的属性到列的映射：
#     id = IntegerField('id')
#     name = StringField('username')
#     email = StringField('email')
#     password = StringField('password')
#
# # 创建一个实例：
# u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
# # 保存到数据库：
# u.save()
# 其中，父类Model和属性类型StringField、IntegerField是由ORM框架提供的，剩下的魔术方法比如save()全部由metaclass自动完成。虽然metaclass的编写会比较复杂，但ORM的使用者用起来却异常简单。
# 现在，我们就按上面的接口来实现该ORM。
class Field(object):

    def __init__(self, name, column_type):
        self.name = name
        self.column_type = column_type

    def __str__(self):
        return '<%s:%s>' % (self.__class__.__name__, self.name)


class StringField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(StringField, self).__init__(name, 'varchar(100)')


class IntegerField(Field):

    def __init__(self, name):
        super(IntegerField, self).__init__(name, 'bigint')


# 在ModelMetaclass中，一共做了几件事情：
# 排除掉对Model类的修改；
# 在当前类（比如User）中查找定义的类的所有属性，如果找到一个Field属性，就把它保存到一个__mappings__的dict中，同时从类属性中删除该Field属性，否则，容易造成运行时错误（实例的属性会遮盖类的同名属性）；
# 把表名保存到__table__中，这里简化为表名默认为类名。
class ModelMetaclass(type):

    def __new__(cls, name, bases, attrs):
        if name == 'Model':
            return type.__new__(cls, name, bases, attrs)
        print('Found model: %s' % name)
        mappings = dict()
        for k, v in attrs.items():
            if isinstance(v, Field):
                print('Found mapping: %s ==> %s' % (k, v))
                mappings[k] = v
        for k in mappings.keys():
            attrs.pop(k)
        attrs['__mappings__'] = mappings  # 保存属性和列的映射关系
        attrs['__table__'] = name  # 假设表名和类名一致
        return type.__new__(cls, name, bases, attrs)


class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):

    def __init__(self, **kw):
        super(Model, self).__init__(**kw)

    def __getattr__(self, key):
        try:
            return self[key]
        except KeyError:
            raise AttributeError(r"'Model' object has no attribute '%s'" % key)

    def __setattr__(self, key, value):
        self[key] = value

    # 实现了save()方法，把一个实例保存到数据库中。因为有表名，属性到字段的映射和属性值的集合，就可以构造出INSERT语句。
    def save(self):
        fields = []
        params = []
        args = []
        for k, v in self.__mappings__.items():
            fields.append(v.name)
            params.append('?')
            args.append(getattr(self, k, None))
        sql = 'insert into %s (%s) values (%s)' % (self.__table__, ','.join(fields), ','.join(params))
        print('SQL: %s' % sql)
        print('ARGS: %s' % str(args))


class User(Model):
    # 定义类的属性到列的映射：
    id = IntegerField('id')
    name = StringField('username')
    email = StringField('email')
    password = StringField('password')


u = User(id=12345, name='Michael', email='test@orm.org', password='my-pwd')
u.save()

# 可以看到，save()方法已经打印出了可执行的SQL语句，以及参数列表，只需要真正连接到数据库，执行该SQL语句，就可以完成真正的功能。
# 不到100行代码，我们就通过metaclass实现了一个精简的ORM框架，是不是非常简单？


# metaclass是Python中非常具有魔术性的对象，它可以改变类创建时的行为。这种强大的功能使用起来务必小心。